基于CNN-LSTM的轴承剩余使用寿命预测
蔡薇薇1
徐彦伟2
颉潭成2
1.河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳 4710032.河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳 471003;智能数控装备河南省工程实验室,河南 洛阳 471003
摘要：针对轴承到达服役时间而依然满足使用条件造成的资源浪费问题,提出了一种基于CNN-LSTM的轴承剩余使用寿命预测方法.选取已完成服役工作仍健康的高铁牵引电机轴承为研究对象,搭建高铁牵引电机轴承试验平台并采集其振动信号;建立CNN-LSTM的网络模型,将采集到的振动信号经过傅里叶变换后输入到网络模型中,对其深层特征进行挖掘;最后,通过预测模块实现了对剩余使用寿命的预测.结果显示,所提方法得到的预测值较接近真实值,能够很好地反映出轴承运行中的性能退化趋势.
关键词：滚动轴承CNN-LSTM剩余使用寿命预测长短时记忆网络
资助基金：国家自然科学基金(51805151)河南省高等学校重点科研项目(14B460007)
论文发表日期：2022-10-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 17-23 )
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